Phân tích dữ liệu sản xuất không chỉ là xu hướng mà là điều kiện sống còn trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt hiện nay. Những doanh nghiệp biết cách thu thập, phân tích và hành động dựa trên dữ liệu sẽ có lợi thế vượt trội về hiệu suất, chất lượng và tốc độ ra thị trường. Hãy bắt đầu từ những bước nhỏ, chọn đúng công nghệ và lộ trình phù hợp bởi dữ liệu chính là tài sản chiến lược quan trọng nhất trong kỷ nguyên số hóa nhà máy.
Contents
Phân tích dữ liệu sản xuất là gì?
Phân tích dữ liệu sản xuất (Manufacturing Data Analytics) là quá trình thu thập. Xử lý và khai thác dữ liệu từ hệ thống sản xuất nhằm phát hiện mẫu hình. Xu hướng và điểm bất thường. Từ đó đưa ra các quyết định điều hành, tối ưu hóa vận hành và cải thiện chất lượng sản phẩm.
Tại sao phân tích dữ liệu sản xuất lại quan trọng?
Tối ưu hóa hiệu suất sản xuất (Production Optimization)
- Xác định nút thắt: Phân tích dữ liệu giúp nhà máy nhận diện các công đoạn chậm trễ. Tắc nghẽn trong quy trình sản xuất, từ đó tập trung nguồn lực để giải quyết và tăng tốc độ dòng chảy sản xuất.
- Giảm thời gian chết: Bằng cách theo dõi thời gian hoạt động và dừng máy của thiết bị. Phân tích dữ liệu giúp xác định nguyên nhân gây ra thời gian chết và đưa ra các biện pháp phòng ngừa hoặc giảm thiểu.
- Tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên: Dữ liệu về tiêu thụ nguyên vật liệu. Năng lượng và nhân lực giúp nhà máy sử dụng hiệu quả hơn các nguồn lực. Giảm lãng phí và chi phí sản xuất.
- Cải thiện năng suất: Phân tích dữ liệu về hiệu suất máy móc và công nhân giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất và tìm ra cách để nâng cao sản lượng trên mỗi đơn vị thời gian.
Giảm chi phí sản xuất (Cost Reduction)
- Tối ưu hóa chi phí nguyên vật liệu: Phân tích dữ liệu về việc sử dụng nguyên vật liệu. Giá cả và nhà cung cấp giúp nhà máy đưa ra các quyết định mua hàng thông minh hơn và giảm chi phí nguyên liệu.
- Tiết kiệm năng lượng: Dữ liệu về tiêu thụ năng lượng của máy móc và quy trình sản xuất có thể giúp xác định các khu vực tiêu thụ năng lượng cao và tìm ra các biện pháp tiết kiệm.
- Giảm chi phí bảo trì: Thông qua bảo trì dự đoán (sử dụng phân tích dữ liệu để dự đoán hỏng hóc), nhà máy có thể lên kế hoạch bảo trì hiệu quả hơn. Tránh các sự cố lớn và giảm chi phí sửa chữa đột xuất.
- Tối ưu hóa chi phí lao động: Phân tích dữ liệu về hiệu suất lao động có thể giúp nhà máy phân bổ nguồn nhân lực hiệu quả hơn và giảm chi phí lao động không cần thiết.
Cải thiện bảo trì (Predictive Maintenance)
- Dự đoán hỏng hóc: Phân tích dữ liệu từ các cảm biến gắn trên máy móc (ví dụ: nhiệt độ, độ rung, áp suất) có thể phát hiện các dấu hiệu bất thường cho thấy nguy cơ hỏng hóc sắp xảy ra.
- Lên kế hoạch bảo trì chủ động: Thay vì chờ đến khi máy móc hỏng hóc. Nhà máy có thể lên kế hoạch bảo trì trước dựa trên các dự đoán từ phân tích dữ liệu. Giúp giảm thời gian chết và chi phí sửa chữa lớn.
- Tối ưu hóa lịch trình bảo trì: Phân tích dữ liệu về tần suất và loại hình hỏng hóc giúp nhà máy xây dựng lịch trình bảo trì hiệu quả hơn, chỉ bảo trì khi thực sự cần thiết.
Tăng cường khả năng ra quyết định (Improved Decision-Making)
- Quyết định dựa trên bằng chứng: Phân tích dữ liệu cung cấp thông tin khách quan và chính xác về hiệu suất và các khía cạnh khác của quá trình sản xuất. Giúp nhà quản lý đưa ra các quyết định dựa trên bằng chứng thay vì trực giác.
- Hiểu rõ hơn về quy trình sản xuất: Phân tích dữ liệu giúp nhà quản lý có cái nhìn sâu sắc hơn về cách thức hoạt động của quy trình sản xuất. Các yếu tố ảnh hưởng và mối quan hệ giữa chúng.
- Dự báo và lập kế hoạch tốt hơn: Dữ liệu lịch sử và các mô hình phân tích có thể giúp dự báo nhu cầu, xu hướng và các vấn đề tiềm ẩn. Hỗ trợ việc lập kế hoạch sản xuất và kinh doanh hiệu quả hơn.
Các loại dữ liệu thường được phân tích trong nhà máy
Dữ liệu máy móc và thiết bị
- Thời gian hoạt động và dừng máy: Theo dõi thời gian máy móc hoạt động và thời gian chúng ngừng hoạt động do sự cố, bảo trì hoặc chờ đợi. Phân tích giúp xác định các nút thắt và tối ưu hóa lịch trình sản xuất.
- Tốc độ và hiệu suất: Dữ liệu về tốc độ vận hành và hiệu suất của máy móc so với công suất thiết kế. Giúp phát hiện các thiết bị hoạt động không hiệu quả.
- Thông số kỹ thuật: Nhiệt độ, áp suất, dòng điện, độ rung, v.v. từ các cảm biến trên máy móc. Phân tích giúp theo dõi tình trạng máy móc, dự đoán hỏng hóc (bảo trì dự đoán) và đảm bảo hoạt động ổn định.
- Tiêu thụ năng lượng: Dữ liệu về lượng điện, nước, khí nén tiêu thụ bởi từng thiết bị hoặc quy trình. Giúp xác định các khu vực tiêu thụ năng lượng cao và tìm cách tiết kiệm.
Dữ liệu quy trình sản xuất
- Thời gian hoàn thành công đoạn: Thời gian cần thiết để hoàn thành từng bước trong quy trình sản xuất, giúp xác định các công đoạn chậm trễ và tối ưu hóa dòng chảy sản xuất.
- Tỷ lệ lỗi và phế phẩm: Số lượng và loại lỗi phát sinh ở từng công đoạn. Giúp xác định các vấn đề về chất lượng và nguyên nhân gây ra lỗi.
- Năng suất theo ca/ngày/tuần: Sản lượng đạt được trong các khoảng thời gian khác nhau. Giúp đánh giá hiệu suất làm việc của dây chuyền và nhân viên.
- Hiệu suất sử dụng tài nguyên: Lượng nguyên vật liệu. Nhân lực và thời gian sử dụng cho mỗi đơn vị sản phẩm. Giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.
Dữ liệu chất lượng
- Kết quả kiểm tra chất lượng: Dữ liệu từ các hệ thống kiểm tra chất lượng (ví dụ: kết quả đo lường, hình ảnh lỗi), giúp đánh giá chất lượng sản phẩm và xác định các vấn đề cần cải thiện.
- Phản hồi của khách hàng: Thông tin về khiếu nại. Đánh giá và nhận xét của khách hàng liên quan đến chất lượng sản phẩm.
- Dữ liệu về sự không phù hợp: Thông tin về các sản phẩm hoặc quy trình không đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng.
Dữ liệu nguyên vật liệu
- Lượng sử dụng: Số lượng và loại nguyên vật liệu được sử dụng trong quá trình sản xuất.
- Chi phí: Giá thành của từng loại nguyên vật liệu và tổng chi phí nguyên vật liệu.
- Thông tin nhà cung cấp: Dữ liệu về hiệu suất giao hàng. Chất lượng nguyên liệu từ các nhà cung cấp khác nhau.
- Quản lý kho: Mức tồn kho, thời gian lưu kho, vòng quay kho.
Dữ liệu nhân lực
- Thời gian làm việc: Số giờ làm việc của nhân viên, thời gian tăng ca, thời gian nghỉ.
- Hiệu suất cá nhân: Sản lượng hoặc công việc hoàn thành bởi từng nhân viên.
- Kỹ năng và đào tạo: Thông tin về kỹ năng của nhân viên và các khóa đào tạo đã tham gia.
Thông tin liên hệ
CÔNG TY CỔ PHẦN PHÁT TRIỂN VÀ CHUYỂN GIAO CÔNG NGHỆ VIỆT NAM.
VPGD: VT09-BT02 – KĐT Xa La – Hà Đông – Hà Nội.
MST: 01 05 158 192
TRANG CHỦ: www.vnatech.com.vn
TRANG WEB: https://thanglongrobotics.com/
Email: contact@vnatech.com.vn
Hotline: 0903 418 369 / 0977 550 085
ĐT: 024 668 3 261 / 098 311 7863
